ここでは、AI(人工知能)の開発にうってつけのプログラミング言語の種類、内容について、また、AIプログラミングを扱う仕事の種類、習得方法について解説しています。

この記事を読むことで、AI(人工知能)の開発で使われるプログラミング言語にはどんなものがあるのか、どのような仕事ができるのか、そしてどのように取得できるのかについて把握できます。

プログラミング未経験の人でもAIは勉強可能なのか、悩んでいる人はぜひ参考にしてみてください。

AI(人工知能)とは

まずは、AI(人工知能)の意味について解説しましょう。

AIは、Artificial Intelligenceの略称です。日本語に訳すと「人工知能」となります。人工知能とは、人工的に作られた人間に匹敵するような高度、知的な振る舞いをするシステムを指します。

例えば、今まで人間がハンドルを握り、アクセル、ブレーキを踏んで制御していた車の運転を、AIによって自動運転させたり、対局状況から判断して勝手に囲碁を打ったり(AlphaGo)、同じく将棋を指したりする(Ponanza)といったものが挙げられます。

AIの歴史自体は、1950年代の後半からが始まりとされています。その後、60年代、80年代にブームが起こって以降、2010年代に入ってからは、機械学習や深層学習といった分野の研究が活発になってきています。

AIには、「強いAI」と「弱いAI」という分類が存在します。強いAIとは、ドラえもんのような、人間と同様に意識や思考を持っているシステムを指し、弱いAIとは、意識や思考を持たないシステムを指します。

今現在開発されているものは、弱いAIに分類され、強いAIは開発実績がありません。

AI(人工知能)開発ができるプログラミング言語

AI(人工知能)開発できるプログラミング言語

ここからは、AI(人工知能)を開発できるプログラミング言語を6つ紹介します。

Python

1つ目は、Pythonです。AIの分野では必ずと言ってもいいほど見聞きするプログラミング言語なのではないでしょうか。

Pythonは、出来上がりのコードがシンプルになるように設計されており、可読性の高さや効率的な開発に定評のあるプログラミング言語です。ゆえに、プログラミング初心者でも比較的取得しやすいことが強みとして挙げられます。

また、Pythonはライブラリが非常に充実しているのも特徴です。特に、数値計算系のライブラリが充実しており、これがAIの分野においてPythonが広く普及している理由でもあります。

Pythonは、そのシンプルな設計から、プログラミング未経験者におすすめのプログラミング言語と言えます。

R

1つ目は、Rです。

Rは、データ解析や、統計処理に適したプログラミング言語として開発されました。そのため、データの処理や分析、統計処理に関するライブラリが充実しているのが特徴です。

また、データ処理や統計処理もAIの分野と密接に関わっているため、AI研究において利用実績が増え始めています。

プログラミングの専門でない人でも読み書きできるようにしていることもあり、取得難易度は比較的低めです。ただし、統計学の知識が必要になってきます。

Rは、もともと統計処理にもってこいのプログラミング言語であるため、統計処理に強い人が利用するのに適したプログラミング言語と言えますね。

C

3つ目は、C言語です。

C言語は、ハードウェア寄りのプログラミング言語とも言われており、メモリなどのハードウェアリソースの有効利用を常に意識したコーディングが必要となってきます。

前述したPythonやRと比べると、要求されるスキルが高いためにプログラミング初心者向きとは言い難い部分があります。しかし、このスキルを活用すれば、非常に高速なプログラムを作成することができます。これがC言語の強みの一つです。

AIでは、特に実行速度がシステムの評価につながります。高速であればあるほど、そのAIはとても優秀なAIといえるのです。このような高速のAIを開発したいのであれば、C言語を使ってみるのをおすすめします。

C++

4つ目は、C++です。

先述したC言語を拡張したプログラミング言語であり、特にオブジェクト指向を導入したことで、より効率的な開発が可能となりました。

また、C言語のようにハードウェアの有効利用を意識したコーディングも可能であり、高速なシステムを構築することが可能です。

一方で、オブジェクト指向自体が一見して理解しづらい概念であるため、これもプログラミング初心者にとっては、敷居が高いプログラミング言語になります。

JavaScript

5つ目は、JavaScriptです。

JavaScriptはもともと、Webサイト上で動的な処理を作るためのスクリプトとして利用されてきました。しかし、最近ではそれに留まらずサーバーサイドのプログラミングをはじめとして、利用分野を広げ始めています。

もちろん、AIの分野においてもJavaScriptは利用されており、Keras.jsをはじめとしたAIのライブラリを利用することで、Webブラウザ上でAIを利用することができるようになりました。

JavaScriptは、ブラウザ上で動作確認できることから、非常に手軽にプログラミングを始めることができるのが特徴です。また、文法も比較的難しくないことから、プログラミング未経験でも比較的取得しやすいプログラミング言語といえます。

Java

6つ目は、Javaです。

Javaは、オブジェクト指向のプログラミング言語として登場して以来、業務システムやアプリケーション、Webなどさまざまな分野で利用実績を重ねてきました。OSやハードウェアといった、環境に左右されないという特徴を持ち、容易な移植性と効率的な開発ができることがメリットとして挙げられます。

AIの分野においても、Deeplarning4jやJava-MLといった、深層学習、機械学習のライブラリを用いて、AIを搭載したシステムを構築可能にしています。

Javaは、圧倒的な利用実績により、多くのノウハウがあり、Javaを採用する案件も多数あることから、覚えておけば仕事がなくなる心配はないプログラミング言語といえます。

AI(人工知能)開発はPythonがおすすめ

上記で挙げたプログラミング言語のなかでも、特におすすめなのはPythonです。

先述しましたが、他のプログラミング言語と比べても、読みやすさ、書きやすさが群を抜いており、そのうえでAI開発において最適なライブラリが多く充実していることが大きな理由です。

また、シェア的に見てもPythonを利用しているエンジニアが一番多く、ノウハウも充実していることもメリットとして挙げられますね。

AIプログラミングを扱う代表的な仕事

AIプログラミングを扱う代表的仕事

ここからは、AIプログラミングを扱う仕事について、3つ紹介します。

AIエンジニア

1つ目は、AIエンジニアです。

AIエンジニアの仕事内容は、AIを開発する際に必要なデータを整理したり、そのデータを機械学習のさまざまなアルゴリズムを用いて解析したりすることです。

AIエンジニアに求められるスキルは複数あります。

1つ目は微分積分、線形代数、統計学などの数学の知識、2つ目はデータベースの運用についての知識、3つ目はデータ解析の知識、4つ目は、AI開発で利用されるフレームワークの知識です。

機械学習エンジニア

2つ目は、機械学習エンジニアです。

機械学習エンジニアの仕事内容は、プロジェクトの統括がメインとなります。もちろん、コーディングといったエンジニア的な仕事もする場合がありますが、マネージメント系の仕事内容が主軸となることが多いです。

機械学習エンジニアに求められるスキルは複数ありますが、大きく分けて専門性の高いスキルとマネージメントスキルの2つに分けられます。

専門性の高いスキルとは、機械学習で利用されるライブラリのスキルや環境構築のスキル、データ分析のスキルが挙げられます。マネージメントスキルは、プロジェクトの進捗管理、スケジュール管理などが挙げられます。

データサイエンティスト

3つ目は、データサイエンティストです。

データサイエンティストの仕事内容は、企業が蓄積したビッグデータを、統計学、数学的手法、AI、機械学習などを駆使して分析すること、分析結果を活用して予測したり、新しいことを提案したりすることです。

データサイエンティストに求められるスキルは、AIエンジニアと通ずる部分があります。統計学をはじめとした数学的知識、データ分析のスキル、そのほかにもセキュリティの知識、提案力やコミュニケーション能力といった、データサイエンティストならではのスキルも求められます。

初心者からAIを習得するのは難しい?

初心者からAI習得は難しい?

結論から言いますと、初心者がAIを取得するのは容易なことではありません。

AIを取得するには、多くの知識を要求されるからです。AIの基礎を知るために必要な前提知識として、数学的な知識が必要になります。それも微分積分や線形代数、統計学など複数の分野を幅広くカバーしなければなりません。

そのうえで、さまざまな機械学習のアルゴリズム、そしてそれを実装するためのプログラミングスキルが必要になります。

AI(人工知能)プログラミング言語を習得する方法

AI・人工知能プログラミング習得する方法

初心者にとって容易ではないAI、それを取得するために必要なプログラミングスキルを取得する方法について、独学、プログラミングスクールの2つのやり方を紹介します。

独学

1つ目は独学で学習する方法です。

AIにまつわる書籍やプログラミング言語の教本などを購入したり、オンラインのプログラミング学習サービスを利用したりして、一人で学習していきます。

自分のペースで学習できることや場所を選んで学習できることがメリットである一方、分からない点が出たときに質問できないことがデメリットとなります。

プログラミングスクール

2つ目はプログラミングスクールを利用して学習する方法です。

現役エンジニアが講師を務めているプログラミングスクールに通って、講師から教えられながら学習していきます。

プログラミングスクールであれば初心者向けのカリキュラムでもって学習していくので、分かりやすいことがメリットです。その一方で、受講するための費用がかかったり、通学形式であれば教室に通う必要があったりすることがデメリットとして挙げられます。

ただし、AIを効率的に学ぶなら圧倒的にスクールがおすすめです。

 

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